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用重新启动后C段时间的任务启用流控功能。 配置描述 在Spark Driver端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 表1 参数说明 参数 说明 默认值 spark.streaming.kafka.direct.lifo 配置是否开启Kafka后进先出功能。
用重新启动后C段时间的任务启用流控功能。 配置描述 在Spark Driver端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 表1 参数说明 参数 说明 默认值 spark.streaming.kafka.direct.lifo 配置是否开启Kafka后进先出功能。
提交作业前，需配置“客户端安装路径/Flink/flink/conf/flink-conf.yaml”文件，开启作业注册到FlinkServer功能和作业告警功能，参数设置如下： 表1 开启作业注册和作业告警功能 参数 值 描述 job.register.enable true 是否开启作业注册到FlinkServer：
Hive提供的JDBC实现有超时限制，默认是5分钟，用户可以通过java.sql.DriverManager.setLoginTimeout(int seconds)设置，seconds的单位为秒。 UDF管理 建议由管理员创建永久UDF，避免每次使用时都去add jar，和重新定义UDF。 Hive的UD
运维管理员可以执行Yarn集群的管理操作，例如访问ResourceManager WebUI，管理NodeManager节点，刷新队列，设置NodeLabel等，但不能提交任务。 hetuadmin HetuEngine管理员用户组，属于该组的用户拥有在HSConsole页面操作的权限。
比如换行时标准的解析会自动换行的问题。 解决Yarn监控图缺失问题。 解决使用Sqoop将MySQL数据导入到Hive中失败的问题。 解决Yarn配置本地化日志级别参数被设置为不支持修改的问题。 Hudi clean与archive逻辑解耦，不执行clean也能执行归档。 解决Hudi的.schema目录下文件找不到的问题。
模型在查询时不需要执行聚合操作，并且支持谓词和索引下推，能够在支持实时和频繁更新等场景的同时，提供高效查询。 数据分布 建表时，您可以通过设置合理的分区和分桶，实现数据均匀分布和查询性能提升。数据均匀分布是指数据按照一定规则划分为子集，并且均衡地分布在不同节点上。查询时能够有效裁
打开MultiComponentLocalRunner.java，确认代码中System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root");设置了用户为root，请确保场景说明中上传的数据的用户为root，或者在代码中将root修改为上传数据的用户名。 在IntelliJ IDEA
egate、Unique、Duplicate。 Aggregate模型 导入数据时，对于Key列相同的行会聚合成一行，而Value列会按照设置的AggregationType进行聚合。 AggregationType目前有以下四种聚合方式： SUM：求和，多行的Value进行累加。
I性能和稳定性更好。 /** * 参数解析: * <groupId>为客户的组编号。 * <brokers>为获取元数据的Kafka地址。 * <topic>为Kafka中订阅的主题。 */ public class JavaDstreamKafkaWriter {
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FS数据的高可靠； 对于确定存在单副本诉求的文件也可通过dfs.single.replication.exclude.pattern配置项设置单副本的数据文件和目录。 MRS 1.9.3.9及其后续补丁安装后，需要重新下载安装全量的客户端，包含Master节点的原始客户端和虚拟私
创建包含SELECT查询结果的新表。 使用CREATE TABLE创建空表。 使用IF NOT EXISTS子句时，如果表已经存在则不会报错。 可选WITH子句可用于设置新创建的表的属性，如表的存储位置（location）、是不是外表（external）等。 示例 用指定列的查询结果创建新表orders_column_aliased：
例，则在该session中找不到该function，而且hive默认将“hive.exec.drop.ignorenonexistent”设置为“true”，即当function不存在时，删除function操作不会报错，这样就表现出了用户没有drop function的权限，执
val resultValue = hiveValue + hbaseValue.toInt // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes("cid")
根据吞吐量粗略计算，假设生产者可以达到的吞吐量为P，消费者可以达到的吞吐量为C，预期Kafka吞吐量为T，那么建议该Topic的Partition数目设置为Max(T/P , T/C)。 在Kafka集群中，分区越多吞吐量越高，但是分区过多也存在潜在影响，例如文件句柄增加、不可用性增加（如：
val resultValue = hiveValue + hbaseValue.toInt // 设置结果到put对象 put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes("cid")
根据吞吐量粗略计算，假设生产者可以达到的吞吐量为P，消费者可以达到的吞吐量为C，预期Kafka吞吐量为T，那么建议该Topic的Partition数目设置为Max(T/P , T/C)。 在Kafka集群中，分区越多吞吐量越高，但是分区过多也存在潜在影响，例如文件句柄增加、不可用性增加（如：
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